人形机器人控制模型Ψ₀：三系统架构与关键技术解析

1. 项目概述：Ψ₀人形机器人控制模型解析

在机器人控制领域，实现人形机器人的全身协调运动一直是个极具挑战性的课题。传统方法往往将移动和操作任务分开处理，导致动作不连贯、效率低下。Ψ₀（Psi0）模型的提出，为这个问题提供了一个创新的解决方案。

Ψ₀是一个专为人形机器人设计的视觉-语言-动作（VLA）基础模型，其核心目标是实现机器人的全身协调控制。这个模型最突出的特点是采用了层级化的三系统架构，将复杂的控制任务分解为感知、规划和执行三个层次，每个层次各司其职又紧密配合。

在实际测试中，Ψ₀展现出了令人印象深刻的能力。相比现有方案，它在长时程任务中的成功率提高了40%以上，同时所需训练数据量仅为同类模型的十分之一。这种高效率源于其独特的三阶段训练策略和多项技术创新。

2. 模型架构深度解析

2.1 三系统层级设计

Ψ₀的架构设计采用了清晰的层级划分，将复杂的控制问题分解为三个子系统：

System 2（感知层）：

• 基于Qwen3-VL-2B视觉语言模型构建
• 参数规模：20亿
• 功能：处理视觉和语言输入，提取高级语义特征
• 特点：在部署阶段参数完全冻结，专注于稳定的特征提取

System 1（规划层）：

• 采用MM-DiT（多模态扩散变换器）架构
• 参数规模：5亿
• 功能：将语义特征转化为具体的动作规划
• 特点：支持流匹配训练，生成平滑连续的动作序列

System 0（执行层）：

• 基于强化学习的底层控制器
• 功能：将高层指令转化为具体的关节控制信号
• 特点：确保运动稳定性和安全性

这三个系统协同工作，形成了完整的感知-决策-执行闭环。在实际运行时，信息流从System 2到System 1再到System 0，实现了从环境感知到具体动作的无缝转换。

2.2 动作空间设计

Ψ₀的动作空间设计是其能够实现精细控制的关键。模型输出的36维动作向量被精心设计为：

1. 上肢控制（28维）：

   • 双手各7个关节（共14维）
   • 双臂各7个关节（共14维）

2. 躯干和下肢控制（8维）：

   • 躯干姿态（滚转、俯仰、偏航）
   • 基座高度
   • 水平移动速度（x,y方向）
   • 偏航角速度
   • 目标偏航角

这种设计既保留了足够的控制自